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基于移动摄像头的多目标检测、跟踪和事件检测
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基于移动摄像头的多目标检测、跟踪和事件检测
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-9页
第一章 绪论第9-14页
　1.1 课题背景与意义第9-10页
　1.2 相关领域研究现状第10-12页
　　1.2.1 目标检测第10页
　　1.2.2 多目标跟踪第10-11页
　　1.2.3 交通异常事件检测第11-12页
　1.3 论文研究成果第12页
　1.4 论文结构安排第12-14页
第二章 无人机视频的多目标检测和跟踪第14-33页
　2.1 引言第14-15页
　2.2 基于深度学习的目标检测方法第15-19页
　　2.2.1 Faster-RCNN[8]第16-17页
　　2.2.2 YOLO[13]第17-18页
　　2.2.3 RetinaNet第18-19页
　2.3 基于检测框的多目标跟踪方法第19-22页
　　2.3.1 Aligned ReID[48]第20-21页
　　2.3.2 POI[19]第21-22页
　　2.3.3 Deep-Sort[21]第22页
　2.4 无人机视频目标检测与跟踪第22-28页
　　2.4.1 VisDrone数据集第23-24页
　　2.4.2 基于RetinaNet的无人机视频目标检测第24-26页
　　2.4.3 无人机多目标跟踪第26-28页
　2.5 实验与结果分析第28-32页
　　2.5.1 检测及跟踪评价指标第28-30页
　　2.5.2 实验设置及细节第30页
　　2.5.3 实验结果第30-32页
　2.6 本章小结第32-33页
第三章 无监督的交通异常事件检测第33-51页
　3.1 引言第33-34页
　3.2 异常事件检测第34-37页
　　3.2.1 AI CITY CHALLENGE第34页
　　3.2.2 基于特征重建的异常事件检测第34-35页
　　3.2.3 基于背景建模的异常事件检测第35-37页
　3.3 基于轨迹的异常事件检测方法第37-47页
　　3.3.1 背景建模模块第37-38页
　　3.3.2 车辆检测模块第38-41页
　　3.3.3 多目标跟踪模块第41-43页
　　3.3.4 道路建模模块第43-45页
　　3.3.5 决策模块第45-47页
　3.4 实验设置及其结果第47-49页
　　3.4.1 实验参数设置第47-48页
　　3.4.2 实验结果分析第48-49页
　3.5 本章小结第49-51页
第四章 监控视频车辆测速第51-59页
　4.1 引言第51-52页
　4.2 基于监控视频的车辆测速方法第52-56页
　　4.2.1 参数初始化第52-54页
　　4.2.2 车辆检测第54-55页
　　4.2.3 车辆跟踪第55页
　　4.2.4 速度计算第55-56页
　4.3 参数设置以及实验运行结果第56-58页
　　4.3.1 参数设置第56-57页
　　4.3.2 实验结果展示第57-58页
　4.4 本章小结第58-59页
第五章 总结与展望第59-61页
　5.1 本文总结第59页
　5.2 未来工作展望第59-61页
参考文献第61-66页
致谢第66-67页
攻读学位期间取得的研究成果第67页

本篇论文共67页，点击这进入下载页面。
 
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